Tensorflow Recommendersの精度を上げるためのテクニック

はじめに Tensorflow Recommenders (TFRS) は Tensorflow による推薦システム構築のためのライブラリです。特に大規模サービスへの応用が念頭に置かれており、two-tower アーキテクチャの推薦モデルの構築と、近似近傍探索による高速な推論を可能にしてくれます。 公式のチュートリアルで基本的な使い方を学ぶことができます。また以下のようなブログ記事も参考になるでしょう。 TensorFlow Recommenderで映画のレコメンダーシステムを構築 TensorFlow Recommendersの紹介 大規模サービスで効率よくレコメンドを提供するためにTensorflow Recommendersを活用する 今回この記事を書こうと思ったのは、公式のチュートリアルなどではTFRSを使う上で重要な精度面に関する情報が不足していると思ったからです。この後実演する

[misshiki]

“今回この記事を書こうと思ったのは、公式のチュートリアルなどではTFRSを使う上で重要な精度面に関する情報が不足していると思ったから”